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使用Spark执行Hudi样例程序开发思路 场景说明 本章节介绍如何使用Spark操作Hudi执行插入数据、查询数据、更新数据、增量查询、特定时间点查询、删除数据等操作。 详细代码请参考样例代码。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考
查询所有标签 功能介绍 查询租户在指定Region下的所有标签集合 。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.1/{project_id}/clusters/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
查询作业列表信息 功能介绍 在MRS指定集群中查询作业管理里提交的作业列表信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 表1 路径参数 参数 是否必选
更新用户（组）与IAM委托的映射关系 功能介绍 更新用户（组）与IAM委托之间的映射关系。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/agency-mapping 表1 路径参数 参数
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
情中提示“Rollback recovery failed”信息，表示回滚失败。由于回滚失败后就不会处理数据，所以有可能产生垃圾数据，需要如何解决？ 回答 在下次执行备份或恢复任务前，需要手动清除这些垃圾数据。 安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 使用客户端安装用户，执行source
问题 Hive同步数据时报错： org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException: Database does not exist: test_db 回答 这种情况通常在试图对Hudi数据集执行Hive同步，但配置的hive_sync数据库不存在时发生。
168.1.20或者192.168.1.*。 Policy Label 为当前策略指定一个标签，您可以根据这些标签搜索报告和筛选策略。 database 将适用该策略的列Hive数据库名称。 “Include”策略适用于当前输入的对象，“Exclude”表示策略适用于除去当前输入内容之外的其他对象。
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x
配置弹性伸缩规则 功能介绍 对弹性伸缩规则进行编辑。 在创建集群并执行作业接口中也可以创建弹性伸缩规则。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数
更新弹性伸缩策略 功能介绍 更新弹性伸缩策略。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x
问题 Hive同步数据时报错： org.apache.hadoop.hive.ql.parse.SemanticException: Database does not exist: test_db 回答 这种情况通常在试图对Hudi数据集执行Hive同步，但配置的hive_sync数据库不存在时发生。
身的副本机制也保证了数据的安全，并与Apache Hadoop和Flink等进行了深度集成，可以满足工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析需求。 IoTDB结构 IoTDB套件由若干个组件构成，共同形成数据收集、数据写入、数据存储、数据查询、数据可视化、数据分析等一系列功能。
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，从Kafka读取数据并换行打印 DataStream<String> messageStream = env.addSource(new F
nfo"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf); //读取原文件数据,每一行记录转成RDD里面的一个元素 JavaRDD<String> data = jsc.textFile(args[0]);
MRS大数据组件 解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0
高的优先级。 图2 基于FAIRCallQueue的NameNode请求处理 配置描述 FairCallQueue通过在内部调整RPC调用的顺序确保服务质量。 该队列由以下三部分组成： 调度模块（DecayRpcScheduler）用于提供从0至N的优先值数字（0的优先级最高）。
把“/home/data”的数据加载进child表中。 查询child表中的数据。 删除child表。 运行前置操作 安全模式下Spark Core样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user.keytab和krb5.conf文件为安全模式下的认证文件，需要在FusionInsight
对系统的影响 RegionServer等待同步的wal文件数量超出阈值，大量数据积压，导致大量主备数据不一致，使得容灾主备倒换或者双读从备集群读取不到最新的数据。如果持续不处理，还会导致主集群的存储空间以及ZooKeeper节点被大量积压，最终导致主集群服务故障。 可能原因 网络异常。
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